💊 A Parceria entre OpenAI e Stack Overflow

E o Primeiro Teste de Combate com Jato AI

Olá, exploradores da IA

Exploramos práticas cotidianas desde o desenvolvimento do novo modelo de linguagem de grande escala, MAI-1, pela Microsoft, até a conexão inusitada entre inteligência artificial e o mercado de gás natural.

No nosso D-IArio de hoje

No resumo de IA de hoje:

  • 🤖Microsoft treina gigantesco LLM in-house

  • 💸 A surpreendente relação entre IA e o gás natural

  • 💻OpenAI e Stack Overflow unem forças

  •  🛩️ Força Aérea faz simulação de combate em jato pilotado por IA 


    Tempo de leitura: 4 minutos

🤖 Microsoft treina gigantesco LLM

💊 Uma breve pílula:

A Microsoft está desenvolvendo um novo LLM chamado MAI-1, com 500 bilhões de parâmetros, visando competir com modelos líderes de IA, como os da OpenAI, Anthropic e Google.

🌌 Explorando os horizontes:

Sob a liderança de Mustafa Suleyman, ex-fundador da Google DeepMind e recente aquisição após a compra da startup de IA Inflection, a Microsoft almeja elevar seu jogo no universo da inteligência artificial com o MAI-1. Este modelo não é uma continuação dos modelos da Inflection, mas beneficia-se de sua tecnologia e experiência.

O MAI-1 representa um salto quantitativo significativo em relação aos anteriores modelos da empresa, que giravam em torno de 4 bilhões de parâmetros, como o Phi-3 mini. A nova aposta da Microsoft visa não apenas alcançar a vanguarda da IA, mas também preparar a empresa para uma gama completa de capacidades de IA, indo desde dispositivos móveis até soluções de grande escala.

🔍 Explorando os impactos:

Este movimento pode sinalizar uma redução na dependência da parceria com a OpenAI. Com o MAI-1 e a família Phi, a Microsoft parece pronta para um futuro onde ela pode liderar de forma independente no setor de IA.

Leia mais sobre isso aqui.

💸 A surpreendente relação entre IA e o mercado de gás natural

💊 Uma breve pílula:

O avanço da inteligência artificial estimula um aumento significativo na demanda por gás natural, devido à necessidade energética dos data centers que sustentam essas tecnologias.

🌌 Explorando os horizontes:

À medida que as grandes empresas de tecnologia expandem seus serviços de IA, como chatbots e armazenamento em nuvem, a construção de data centers se torna indispensável. Estes centros de dados são verdadeiros devoradores de energia, com previsões apontando para um salto no consumo de 11 para 42 gigawatts até 2030.

O gás natural, apesar de ser um combustível fóssil, emerge como o herói improvável nesta narrativa, sendo visto como a opção mais viável para atender a essa crescente demanda energética. Fontes de energia renováveis, por ora, não conseguem suprir tal necessidade, colocando o gás natural em uma posição central para o funcionamento da infraestrutura tecnológica moderna.

🔍 Explorando os impactos:

A dependência crescente do gás natural pode não ser uma notícia bem recebida por ambientalistas, dado o seu impacto ambiental. Embora seja menos poluente que o petróleo, o aumento no uso de gás natural para alimentar data centers poderá dobrar as emissões de CO₂ dos mesmos até 2030. Este cenário coloca uma nova pressão sobre as estratégias de sustentabilidade das grandes empresas de tecnologia e questiona a longevidade dessa solução energética.

Leia mais sobre esse fenômeno aqui.

💻OpenAI e Stack Overflow unem forças

💊 Uma breve pílula:

OpenAI anuncia parceria com a plataforma Stack Overflow para melhorar a performance de seus modelos de IA em tarefas de programação, utilizando a vasta base de dados de perguntas e respostas técnicas do site.

🌌 Explorando os horizontes:

A colaboração entre OpenAI e Stack Overflow é um marco para ambas as organizações. Utilizando o OverflowAPI, a OpenAI terá acesso a 15 anos de conteúdo técnico acumulado, rico em perguntas e respostas validadas pela comunidade de desenvolvedores.

O objetivo é potencializar o ChatGPT na entrega de respostas sobre programação mais precisas e detalhadas. Importante mencionar que cada resposta do ChatGPT que utilizar dados do Stack Overflow incluirá links para os posts relevantes, promovendo assim um engajamento mais profundo com a comunidade de desenvolvedores. Este é um grande avanço, considerando que a plataforma havia anteriormente banido respostas geradas por IA, mas recentemente também se associou ao modelo Gemini da Google.

🔍 Explorando os impactos:

Este acordo não apenas amplia as capacidades do ChatGPT em programação, mas também reflete uma mudança significativa na postura da comunidade de desenvolvedores em relação à IA.

A parceria sinaliza uma aceitação crescente da inteligência artificial como uma ferramenta valiosa no ecossistema de desenvolvimento, prometendo revolucionar a maneira como os programadores interagem com informações e resolvem problemas.

Confira mais detalhes sobre essa parceria revolucionária aqui.

🛩️ Força Aérea faz simulação de combate em jato pilotado por IA 

💊 Uma breve pílula:

O Secretário da Força Aérea dos EUA, Frank Kendall, experimentou um voo em um F-16 controlado por inteligência artificial, marcando um dos primeiros testes de combate aéreo com piloto automático IA.

🌌 Explorando os horizontes:

O F-16, especialmente pintado de laranja para o teste e decolando da base de alta segurança de Edwards na Califórnia, não estava apenas dando um passeio. Ele atingiu velocidades de até 550 mph e executou manobras complexas ao lado de um jato pilotado por humano, aproximando-se até 1000 pés de seu oponente de prática.

Esta iniciativa destaca um possível futuro para a guerra, onde combates aéreos podem ser realizados por aeronaves não tripuladas. Atualmente, a Força Aérea planeja ter cerca de 1000 aeronaves de guerra não tripuladas até 2028, visando economizar custos e proteger pilotos humanos.

🔍 Explorando os impactos:

A inclusão de IA nos sistemas de combate aéreo pode revolucionar a estratégia militar, tornando os conflitos mais seguros para os pilotos humanos e potencialmente mais eficientes.

No entanto, existe uma controvérsia significativa sobre a autonomia das armas AI, com críticos alertando para os perigos de erros potenciais em modelos ainda em desenvolvimento.

 4 ferramentas para explorar

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